买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：山东云天安全技术有限公司

摘要：本发明提供了一种基于模型的集群运行状态确定方法、设备及介质，涉及数据处理领域，该方法包括：确定目标设备集群的待识别运行向量；根据待识别运行向量对应的目标观测值和目标隐藏状态值，确定马尔可夫模型的预测次数Y；将得到的Y个预测观测序列输入至历史数据标准差椭圆中，确定存在于历史数据标准差椭圆外的预测观测序列的数量Z；若ZY大于观测序列比例阈值，则确定目标设备集群在第三目标时间段内处于异常运行状态。本发明通过目标设备集群对应的目标观测值和目标隐藏状态值，确定对应的预测次数，以减小马尔可夫模型的计算量，通过马尔可夫模型对目标观测值和目标隐藏状态值进行计算，预测目标设备集群在将来时刻的运行状态。

主权项：1.一种基于模型的集群运行状态确定方法，其特征在于，应用于集群运行状态确定系统，所述集群运行状态确定系统连接有目标设备集群，所述目标设备集群包括n个目标设备，每一所述目标设备对应有k个运行参数标识；所述方法包括如下步骤：步骤S100、每隔第一目标时间段，获取每一所述目标设备在第二目标时间段内的每一运行参数标识对应的若干运行参数；所述第二目标时间段的结束时间为当前时间；所述第二目标时间段的长度大于所述第一目标时间段的长度；步骤S200、根据每一所述目标设备在第二目标时间段内的若干运行参数，确定所述目标设备集群在第二目标时间段内的待识别运行向量；步骤S300、获取所述待识别运行向量中的最后一个特征信息对应的特征点的观测值和隐藏状态值，并分别将其确定为目标观测值和目标隐藏状态值；所述目标观测值为对应的特征点的特征信息；所述目标隐藏状态值为对应的特征点与该特征点之前的特征点之间的连线方向和连线长度；步骤S400、将所述目标观测值和所述目标隐藏状态值重复输入至预设的马尔可夫模型中X次，得到马尔可夫模型输出的X个预测观测序列；所述马尔可夫模型通过所述待识别运行向量中的每一特征信息对应的特征点的观测值和隐藏状态值得到；步骤S500、将X个预测观测序列输入至预设的历史数据标准差椭圆中，通过每一所述预测观测序列对应的预测特征点至所述历史数据标准差椭圆的焦点的距离，确定所述马尔可夫模型的预测次数Y；其中，Y≥X；所述历史数据标准差椭圆根据所述目标设备集群在历史时段内处于安全运行状态时的运行参数得到；步骤S600、将所述目标观测值和所述目标隐藏状态值重复输入至预设的马尔可夫模型中Y次，得到预设的马尔可夫模型输出的Y个预测观测序列；步骤S700、将Y个预测观测序列输入至预设的历史数据标准差椭圆中，确定Y个预测观测序列中，存在于所述历史数据标准差椭圆外的预测观测序列的数量Z；步骤S800、若ZY大于预设的观测序列比例阈值，则确定所述目标设备集群在第三目标时间段内处于异常运行状态；所述第三目标时间段的开始时间为所述第二目标时间段的结束时间；其中，所述步骤S200包括：步骤S201、根据每一所述目标设备在第二目标时间段内的每一运行参数标识对应的若干运行参数，确定每一所述目标设备在第二目标时间段内的每一平均运行参数，得到目标平均运行参数列表集A=A1,A2,...,Ai,...,An；Ai=Ai1,Ai2,...,Aij,...,Aig；Aij=Aij1,Aij2,...,Aijh,...,Aijk；其中，i=1,2,...,n；Ai为第i个所述目标设备在第二目标时间段内的平均运行参数列表；j=1,2,...,g；g为第二目标时间段内的子时间段的数量，且g个子时间段依次连接；Aij为第i个所述目标设备在第二目标时间段的第j个子时间段内的平均运行参数列表；h=1,2,...,k；Aijh为第i个所述目标设备在第二目标时间段的第j个子时间段内的第h个平均运行参数；Aijh通过对第i个目标设备在第二目标时间段的第j个子时间段内的第h个运行参数标识对应的若干运行参数进行平均处理得到；步骤S202、根据目标平均运行参数列表集A，得到每一所述目标设备在第二目标时间段内的目标设备风险值列表集B=B1,B2,...,Bi,...,Bn；Bi=Bi1,Bi2,...,Bij,...,Big；Bij=∑kh=1Aijhk；其中，Bi为第i个所述目标设备在第二目标时间段内的设备风险值列表；Bij为第i个所述目标设备在第二目标时间段的第j个子时间段内的设备风险值；步骤S203、根据目标设备风险值列表集B，得到所述目标设备集群在第二目标时间段内的目标集群风险值列表D=D1,D2,...,Dj,...,Dg；Dj=∑ni=1Bij；其中，Dj为所述目标设备集群在第二目标时间段的第j个子时间段内的集群风险值；步骤S204、根据目标平均运行参数列表集A和目标设备风险值列表集B，得到每一所述目标设备在第二目标时间段内的目标设备波动值列表集C=C1,C2,...,Ci,...,Cn；Ci=Ci1,Ci2,...,Cij,...,Cig；Cij=∑kh=1Aijh-Bij2k；其中，Ci为第i个所述目标设备在第二目标时间段内的设备波动值列表；Cij为第i个所述目标设备在第二目标时间段的第j个子时间段内的设备波动值；步骤S205、根据目标设备波动值列表集C，得到所述目标设备集群在第二目标时间段内的目标集群波动值列表E=E1,E2,...,Ej,...,Eg；Ej=∑ni=1Cij；其中，Ej为所述目标设备集群在第二目标时间段的第j个子时间段内的集群波动值；步骤S206、根据目标集群风险值列表D和目标集群波动值列表E，确定所述目标设备集群在第二目标时间段内的待识别运行向量F=F1,F2,...,Fj,...,Fg；Fj=Dj,Ej；Fj为所述目标设备集群在第二目标时间段的第j个子时间段内对应的特征信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东云天安全技术有限公司 一种基于模型的集群运行状态确定方法、设备及介质